Vol. 8 No. 1, Juni, 2024, Hal. 11-20 DOI: 10.29408/edumatic.v8i1.24779

## Analisis Sentimen Ulasan Aplikasi PosPay untuk Meningkatkan Kepuasan Pengguna dengan Metode K-Nearest Neighbor (KNN)
Kiki Mustaqim 1, * , Fatia Amalia Maresti 1 , Intan Novita Dewi 2
1 Program Studi Sains Data, Universitas Logistik dan Bisnis Internasional, Indonesia
2 Program Studi Manajemen Rekayasa, Universitas Logistik dan Bisnis Internasional, Indonesia * Correspondence: kiki@ulbi.ac.id

## Copyright : © 2024 by the authors
Received: 21 Desember 2024 | Revised: 8 Maret 2024 | Accepted: 19 Maret 2024 | Published: 20 Juni 2024

## Abstrak
PT Pos Indonesia meluncurkan layanan digital PosPay. Pengguna aplikasi yang memiliki pengalaman positif cenderung loyal menggunakan aplikasi. Diperlukan analisis persepsi pengguna dapat diketahui dari  sentimen  ulasan.  Sentimen  ulasan  yang  diklasifikasikan  bernilai  positif  dan  negatif  sangat dibutuhkan  pengembang  aplikasi  untuk  meningkatkan  layanan  (kepuasan  pengguna).  Penelitian  ini bertujuan untuk meningkatkan kepuasan pengguna aplikasi PosPay berdasarkan data ulasan aplikasi. Sumber  data  yang  digunakan  berupa  ulasan  aplikasi  Pospay  di Google  Play  Store .  Metode  yang digunakan  adalah  metode  penelitian  kuantitatif  yaitu K-Nearest  Neighbor (K-NN)  yang  merupakan klasifikasi  terhadap  objek  berdasarkan  data  pembelajaran  yang  jaraknya  paling  dekat  dengan  objek tersebut. Variabel penelitian yaitu kata dari ulasan pengguna yang berkaitan dengan layanan aplikasi Pospay.  Data  ulasan  aplikasi  di scrapping,  preprocessing,  split  data  (data  train dan data  test ). Supervised Learning (TF-IDF dan K-NN) diolah dengan pemograman phyton menghasilkan visualisi data.  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  sentimen  pengguna  aplikasi  Pospay  cenderung  positif. Model  klasifikasi  K-NN  menghasilkan  akurasi  sebesar  91%,  presisi  sebesar  90%  dan  recall  sebesar 99%.  Kata  kunci  sentimen  positif  yaitu:  mudah,  membantu,  transaksi.  Kata  kunci  sentimen negatif  : saldo, bayar, masuk.
Kata kunci: ulasan; pospay; sentimen analisis; k-nearest neighbor

## Abstract
PT  Pos  Indonesia  has  launched  a digital  pospay  service.  Users  who  have  a  positive  experience  are more  likely  to  return  to  the  application.  User  perceptions  analysis  can  be  known  from  the  Review sentiments. Review sentiments that are classified as positive and negative are needed by developers to improve  services  (user  satisfaction).  The  research  aims  to  increase  user  satisfaction  of  the  PosPay application  based  on  the  application's  review  data.  The  source  of  data  is  a  review  of  the  pospay application  at  Google  Play  Store.  The  method  used  a  quantitative  study  method  that  is  K-Nearest Neighbor  (K-NN)  which  classify  objects  based  on  learning  data  that  are  closest  to  the  object.  The research  variable  is  the  word  from  user  commentary  that  is  associated  with  the  pospay  application services. Application review data in scrapping, preprocessing, and splitting data (train data and test data).  Supervised  learning  (TF-IDF  and  K-NN)  prepared  with  Python  programming  provides  data visualization.  The  research  results  show  that  the  sentiment  of  Pospay  application  users  tends  to  be positive. The k-NN classification model produces 91% accuracy, 90% precision, and recall by 99%. The  keywords  of  positive  sentiment  are  easy,  helpful,  and  transaction.  Keyword  negative  sentiment: balance, pay, log in.
Keywords: comment ; pospay; sentiment analysis; k-nearest neighbor

## PENDAHULUAN
Era globalisasi terjadi karena dipicu oleh perkembangan ilmu pengetahuan dan teknologi yang sangat pesat, khususnya dalam bidang Teknologi Informasi dan Komunikasi (TIK) (Isa, 2015). Perkembangan teknologi memiliki peranan yang sangat penting dalam berbagai aspek kehidupan  seperti  bidang  industri,  kesehatan,  pendidikan,  bisnis,  dan  sebagainya. Perkembangan  teknologi  digital  di  era  Industri  4.0  saat  ini  telah  membawa  perubahan  dan mempengaruhi berbagai aspek kehidupan manusia, termasuk di bidang logistik (Putrawangsa &  Hasanah,  2018).  Selain  strategi  pemasaran  yang  menjadi  perhatian,  kualitas  produk  juga perlu juga diperhatikan dalam mendukung tujuan – tujuan bisnis (Shintia & Mantala, 2019).
PT.  Pos  Indonesia  merupakan  perusahaan  BUMN  (Badan  Usaha  Milik  Negara)  yang bergerak di bidang jasa logistik seperti pengiriman surat, dokumen, serta berbagai jenis paket lainnya.  Dengan  semakin  meningkatnya  kebutuhan  dari  masyarakat,  kini  Kantor  Pos  tidak hanya  melayani  jasa  pengiriman  surat  atau  paket  saja,  tetapi  juga  terdapat  layanan  seperti pengiriman uang ( western union ), pembayaran tagihan rekening listrik, telepon, pajak, kartu kredit,  dan  lain-lain.  Dengan  perkembangan  teknologi  informasi  PT.  Pos  Indonesia  saat  ini memudahkan transaksi yang dilakukan dengan adanya aplikasi PosPay dan PosAja.
Aplikasi  PosPay  merupakan  sistem  pembayaran  yang  berada  pada  PT.  Pos  Indonesia, yang dulu dikenal dengan SOPP ( System Online Payment Point ). Masyarakat mengenal PosPay dengan  aplikasi  pembayaran.  Tujuan  dari  PosPay  adalah  memberi  kemudahan  layanan keuangan untuk masyarakat dalam membayar tagihan juga mengirim uang. Fitur dari PosPay terdiri  dari  angsuran  kredit  (Adira,  FIF,  dll),  Telekomunikasi  (Telkomsel,  Indosat,  dll), Perbankan  (kartu  kredit,  bank,  dll),  Asuransi  (Takaful,  JiwaSraya,  dll),  PT.  PLN  (Persero), Pajak,  TV  Kabel  (Indovision,  Okevision,  dll),  PDAM  Tirta  Dharma,  Deposit  agen  PosPay, Tiket, SPP Perguruan Tinggi, dan Media (Dewi & Zahroh, 2014). Sedangkan aplikasi PosAja merupakan  sebuah  inovasi  berupa  digitalisasi  untuk  memudahkan  masyarakat  dalam pengiriman  paket.  Masyarakat  dapat  menggunakan  layanan  aplikasi  digital  PosAja  untuk melakukan pengiriman. PosAja menawarkan layanan penjemputan paket ke lokasi pelanggan sehingga mengurangi mobilitas masyarakat terlebih pada masa pandemi (Yuningsih, 2018).
Dua  layanan  aplikasi  yang  disediakan  oleh  PT.  Pos  Indonesia  merupakan  salah  satu strategi  bisnis  digitalisasi  guna  menjangkau  semua  lapisan  masyarakat.  Namun  tentunya pengguna  aplikasi  memiliki  pengalaman  positif  dan  negatif  selama  menggunakan  aplikasi. Pengalaman  positif  dan  negatif  tersebut  berpengaruh  terhadap  kepuasan  pengguna  pada aplikasi, khususnya aplikasi PosPay. Kualitas sistem dan layanan berpengaruh pada kepuasan konsumen  dalam  menggunakan  layanan  Pospay  (Nuramaliah  et  al.,  2023).  Pengalaman pengguna dapat terlihat salah satunya dari komentar atau ulasan aplikasi di PlayStore.
Sebelumnya membaca  komentar  dilakukan  satu  persatu  oleh  manusia,  namun cara  ini membutuhkan  waktu  penyelesaian  yang  lama  dan human  error menyebabkan  tidak  semua komentar dapat diklasifikasikan dengan tepat.  Analisis Sentimen atau opinion mining adalah jenis natural language processing yaitu pengolahan kata untuk melacak sentimen masyarakat tentang  produk  atau  topik  tertentu  (Vinodhini  &  Chandrasekaran,  2012).  Dengan  analisis sentimen, PT. Pos Indonesia dapat mengetahui sentimen masyarakat terhadap aplikasi PosPay dari komentar atau ulasan di PlayStore.
Terdapat  beberapa  penelitian  yang  telah  membahas  aplikasi  PosPay  dari  berbagai  sisi seperti, faktor-faktor yang mempengaruhi minat penggunaan PosPay (Krisbiantoro et al., 2023; Andini  &  Himawan,  2023;  Nuramaliah  et  al.,  2023,  Pringgadini  &  Basiya,  2022;  Dewi  & Aslami, 2022) serta kepuasan pengguna dan kualitas PosPay  (Salsabilla, 2022; Ramadani & Waluyo,  2022;  Sihombing  &  Oktaviani,  2022).  Sementara  itu,  penelitian  tentang  analisis sentimen terhadap ulasan PosPay masih jarang ditemukan.
Putri & Ridwan (2023) meneliti analisis sentimen ulasan pengguna aplikasi PosPay di PlayStore  dengan  algoritma Support  Vector  Machine (SVM).  Hasil  temuan  mereka  adalah
sentimen positif dan negatif tidak terlalu berbeda, dengan sentimen positif sebesar 54,1% dan sentimen  negatif  sebesar  45,9%.  Selain  itu,  Performa  model  skenario  1menggunakan  SVM menghasilkan  akurasi  sebesar  95%,  presisi  sebesar  91%,  recall  sebesar  100%  dan  f1-score sebesar 95%. Penelitian tentang sentimen analisis pada PosPay masih sangat sedikit ditemukan. Selanjutnya, Putri & Ridwan (2023) hanya menggunakan satu jenis algoritma saja yaitu SVM dan mereka menyarankan sebagai future research, peneliti lain dapat menggunakan algoritma yang  berbeda  agar  dapat  dibandingkan  hasilnya.  Berdasarkan  hal  tersebut,  kami  meneliti analisis  sentimen  ulasan  pengguna  aplikasi  PosPay  menggunakan  algoritma K-Nearest Neighbor (K-NN)  sehingga  dapat  membandingkan  hasilnya  dengan  penelitian  sebelumnya. Selain itu kami memilih algoritma K-NN karena berdasarkan penelitian  Nasution & Hayaty (2019) dan Muhidin & Wibowo (2020), algoritma K-NN dinilai memiliki performa yang lebih baik jika dibandingkan dengan SVM.
Penelitian ini dilakukan selain untuk membantu PT. Pos Indonesia dalam mengevaluasi aplikasi PosPay, juga untuk memperkaya penelitian tentang analisis sentimen. Tujuan utama pada penelitian ini adalah untuk mengetahui persepsi pengguna PosPay yang bernilai positif dan negatif yang berkaitan dengan fitur yang dimiliki PosPay saat ini yang selanjutnya dapat digunakan sebagai referensi dalam pengembangan aplikasi PosPay sesuai dengan kebutuhan pengguna.  Hal  tersebut  yang  belum  dibahas  pada  penelitian  sebelumnya.  Dengan  adanya penelitian  ini  diharapkan  dapat  membantu  PT.  Pos  Indonesia  untuk  meningkatkan  jumlah pengguna aplikasi PosPay.

## METODE
Penelitian  ini  memiliki  enam  tahapan  utama  yaitu Data  Selection , Preprocessing, Transformation , Split  Data,  Supervised  Learning dan Evaluation .  Tahap Data  Selection menggunakan  teknik data  scraping untuk  dilakukan  penarikan  ulasan  pengguna  berbahasa Indonesia  aplikasi  Pospay  di  Google  Play  Store  pada  tanggal  1  Januari  2023  sampai  30 September  2023.  Teknik scraping dilakukan  dengan  menggunakan  bahasa  pemrograman Python. Selanjutnya dilakukan pemilihan data yang sesuai dengan kebutuhan pengolahan data.
Tahap P reprocessing adalah tahap perubahan bentuk data terstruktur sembarang menjadi data terstruktur sesuai kebutuhan untuk proses dalam text mining (Takdirillah, 2020). Tahapan Preprocessing dimulai dengan Case folding yaitu mengubah huruf besar menjadi huruf kecil. Proses Cleaning dilakukan  untuk  menghapus  angka,  tanda  baca,  simbol,  whitespace,  dan sebagainya. Tokenize yaitu memotong string input berdasarkan tiap kata yang menyusunnya. Kemudian dilakukan normalize data yaitu proses menormalisasi kata yang tidak sesuai ejaan bahasa Indonesia yang disempurnakan. Kemudian, Proses filtering dilakukan untuk menyaring kata-kata penting yang dilakukan dengan menghilangkan stoplist atau stopword (Sugianto & Apandi,  2017).  Penerapan filtering terhadap  data  pada  atribut content untuk  menghilangkan kata  yang  kurang  bermakna  seperti  kata  ‘sudah’,  ‘di’,  ‘kok’,  ‘tidak’,  ‘bisa’,  ‘cs’,  ,  ‘dan’, ‘wkwk’,  ‘jika’,  ‘ada’,  dan  sebagainya.  Dan  Stemming  yaitu  mentransformasi  suatu  kata menjadi kata dasarnya (root word) dengan menggunakan aturan-aturan tertentu (Senthikumar, 2019)
Tahap Labeling yaitu  melakukan  perhitungan  nilai  skor  dengan  kamus lexicon untuk menentukan  setiap  kelas  pada  setiap  ulasan.  Kamus lexicon merupakan  metode pengklasifikasian yang menggunakan kamus yang berisi kata opini untuk menentukan suatu sentimen  kelas  positif  dan  negatif  dari  suatu  data  teks.  (Rahayu  et  al.,  2022).  Data  sampel dengan peringkat ulasan 1, 2, dan 3 didefinisikan sebagai label negatif (0), sedangkan peringkat ulasan 4 dan 5 sebagai label positif (1).
Pada tahap Split Data , data dibagi menjadi data latih ( data train ) dan data uji ( data test ) dengan  perbandingan  80:20.  Data  latih  digunakan  untuk  pembentukan  model  klasifikasi.
Selanjutnya, model klasifikasi yang sudah dilatih akan diuji menggunakan algoritma K-Nearest Neighbor (KNN) untuk mengetahui performa klasifikasi. Pada tahap inti dari metode pengolahan data yang termasuk pada Supervised Learning terdiri dari proses pembobotan TF-IDF dan metode K-Nearest Neighbor (K-NN) . Pembobotan TF-IDF ( Term Frequency-Inverse Document Frequency )  merupakan metode perhitungan pada tiap bobot kata yang terdapat di dalam data dokumen (Septian et al., 2019). Data dokumen akan diubah  menjadi  vektor  sebanyak  kata  yang  akan  digunakan  untuk  klasifikasi.  TF-IDF digunakan agar bisa melakukan analisis dengan memakai algoritma K-Nearest Neighbor (K- NN). Perhitungan pembobotan TF-IDF menggunakan persamaan (1) dan  (2)
𝑖𝑑𝑓 = 𝑙𝑜𝑔 𝑁/𝑑𝑓 (1) 𝑤(𝑘, 𝑑) = 𝑡𝑓(𝑘, 𝑑) ∗ 𝑖𝑑𝑓 (2)
Dengan 𝑤(𝑘, 𝑑) adalah  bobot  kata  ( term )  yang  tersedia  dalam  dokumen, 𝑡𝑓(𝑘, 𝑑) adalah jumlah  frekuensi  munculnya  kata  di  dalam  dokumen.    Persamaan  (1)  menghitung  jumlah inverse frekuensi dokumen tiap kata yaitu kata yang jarang muncul nilai idf besar. Persamaan (2) mendapatkan nilai bobotnya yaitu perkalian antara tf dan idf dari suatu kata.
Pada K-Nearest  Neighbor (K-NN),  data  yang  digunakan  memiliki  label  sehingga memudahkan dalam proses pengelompokkan ke dalam kelas yang paling sesuai dan memiliki keunggulan dapat mengklasifikasikan data dengan adanya data latih ( data train ) dan data uji ( data test ) dengan secara akurat memilah terlebih dulu nilai k terdekat dengan tepat. Klasifikasi K-NN  menggunakan  python  dengan package  KNeighborsClassifier .  K-NN  akan  dihitung memakai perhitungan jarak Euclidean menggunakan persamaan (3).
𝑑(𝑥, 𝑦) = √∑ (𝑥 𝑖 − 𝑦 𝑖 ) 2 𝑘 𝑖=1 (3)
dengan 𝑑(𝑥, 𝑦) sebagai  jarak  antar  variabel  x  dan  y  dengan  k  sebagai  jumlah  variabel. Persamaan (3) digunakan untuk mengetahui nilai jarak antara data train dan data test. Untuk mengetahui  performa  metode  klasifikasi  KNN  dilakukan  tahap  Evaluation.  Teknik  yang digunakan  untuk  mengevaluasi  hasil  yaitu  confusion  matrix.  Perhitungan  akurasi  kata menggunakan confussion matrix dengan rumus akurasi :
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 𝑇𝑃 +𝑇𝑁 𝑇𝑃 +𝑇𝑁+𝐹𝑃 +𝐹𝑁 (4)
Keterangan :
TP ( True Positive )   = jumlah daya dari kelas 1 yang benar diklasifikasikan sebagai kelas 1 TN ( True Negative )   = jumlah data dari kelas 0 yang benar diklasifikasikan sebagai kelas 0 FP ( False Positive )   = jumlah data dari kelas 0 yang salah diklasifikasikan sebagai kelas 1 FN ( False Negative )   = jumlah data dari kelas 1 yang salah diklasifikasikan sebagai kelas 0
Confusion matrix digunakan untuk menghitung accuracy, precision, dan recall . Tahap terakhir yaitu Data  Visualization dengan  menampilkan  grafik WordCloud . WordCloud positif  dan negatif  dibuat  berdasarkan  teks  hasil Preprocessing .  Library  Python  yang  digunakan  dalam membuat visualisasi WordCloud yaitu library WordCloud dan PIL.

## HASIL DAN PEMBAHASAN Hasil
Tabel  1  menunjukkan  data  yang  digunakan  dalam  penelitian.  Data  berupa  ulasan atau review  yang  diberikan  oleh  pengguna  Pospay  melalui  situs  Google  Play  Store.  Data  yang disajikan  terdiri  dari  empat  kolom  yaitu username menunjukkan  nama  pengguna ,  score menunjukkan rating , at berupa tanggal dan waktu review , dan content merupakan isi ulasan pelanggan. Data  diperoleh  dengan  menggunakan  teknik  scraping  berjumlah  4.717  yang merupakan ulasan dari tanggal 1 Januari sampai 30 September 2023. Selanjutnya atribut yang kurang relevan bagi penelitian ini dieliminasi sehingga tersisa 2 atribut yaitu score dan content .
Tabel 1. Data scrapping aplikasi pospay No userName score at content 1 Panji Gumilang Pratama 2 29/09/2023  23:49:02 Ini kenapa kamera saya eror, aplikasi tidak bisa membaca kamera, padahal sudah di ijinkan, mau upgrade liteplus jadi susah 2 Rangga Wananusa 1 29/09/2023  23:02:25 Tolong buat aplikasi yang kompatible, karna tidak semua pakai sistem versi terbaru … …. … … … 4716 Zahra Zidan 3 02/01/2023  05:44:43 Kenapa sering gx bisa di buka 4717 MUSIC RUMAH 1 01/01/2023  02:27:21 kenapa di hp q ketika mau foto ktp malah loading nya lama bnget
Tabel 2 menunjukkan data ulasan dan data bersih hasil preprossing yang siap dilakukan pengolahan  data.  Data  terdiri  dari  kolom score yang  berisi  rating  pengguna, label yang diperoleh  dari  pendefinisian  ulang score menjadi  label  negatif  (0)  dan  label  positif  (1),  dan content yang  merupakan  isi  ulasan  pengguna  Pospay.  Serta  kolom  yang  diperoleh  setelah melewati tahap preprocessing , yaitu kolom cleaned_content yang merupakan kalimat ulasan yang  sudah  difilter  menjadi  kata  kunci  penting  saja  dan  kolom tokens berisi  kumpulan  kata penyusun dari data di kolom cleaned_content.
Tabel 2. Data bersih setelah melewati hasil preprocessing Score  Label Content cleaned_content tokens 2 0 Ini  kenapa  kamera  saya eror,  aplikasi  tidak  bisa membaca kamera, padahal sudah  di  ijinkan,  mau upgrade liteplus jadi susah kamera  eror  membaca kamera  ijinkan  upgrad liteplus susah ['kamera', 'eror', 'membaca', 'kamera', 'ijinkan', 'upgrad', 'liteplus', 'susah'] 5 1 Fasilitas  cetak  struk  harus ada gan fasilitas cetak struk ['fasilitas', 'cetak', 'struk'] … … … … … 3 0 Kenapa  sering  gx  bisa  di buka tidak buka ['tidak', 'buka'] 1 0 kenapa di hp q ketika mau foto ktp malah loading nya lama bnget hp foto ktp load banget  ['hp',  'foto',  'ktp', 'load', 'banget']
Total data sampel yang diperoleh sebanyak 4.717 diperoleh data dengan kategori score 1 sebanyak 664 data, score 2 75 data, score 3 74 data, score 4 terdapat 66 data dan score 5 paling banyak yaitu 3.838 data. Gambar 1 menunjukkan diagram batang jumlah ulasan setiap score. Selanjutnya data sampel dengan score 1, 2, dan 3 didefinisikan sebagai label negatif (0), sedangkan score 4 dan 5 sebagai label positif (1). Sehingga terdapat sebanyak 813 label negatif dan 3.904 label positif. Gambar 2 menunjukkan perbandingan jumlah data berdasarkan label positif (1) dan negatif (0) yang telah didefinisikan. Dari data yang diperoleh sebagian besar yaitu 82,8% merupakan ulasan bersentimen positif sedangkan ulasan sentimen negatif hanya 17,2%.
Gambar 1. Grafik batang score ulasan aplikasi pospay
Gambar 2. Grafik batang label ulasan aplikasi pospay dengan label 0 (ulasan negatif) dan label 1 (ulasan positif)
Data yang telah melalui tahap preprocessing kemudian dibersihkan dari missing value dan diterapkan pembobotan kata menggunakan TF-IDF. Metode pemberian bobot dilakukan dengan  cara  melakukan  pembobotan  yang  didasarkan  pada  banyaknya  kata  yang muncul  di dalam ulasan. Definisikan variabel bebas X yaitu tokens dan variabel tak bebas y yaitu label . Kemudian lakukan split data menjadi data latih ( data_train) dan data uji ( data_test ) dengan perbandingan 80% : 20%. Sehingga diperoleh hasil pembagian data berupa data latih sebanyak 3774 dan data uji sebanyak 943. Dari data latih diperoleh model klasifikasi KNN yang sesuai dengan data ulasan Pospay.
Implementasi  model  klasifikasi  KNN  yang  diperoleh  terhadap  data  uji  dan  lakukan evaluasi  model  klasifikasi  dengan  menampilkan  diagram Confusion  Matrix .  Gambar  3 menunjukkan hasil True Positive (TP) artinya 762 ulasan yang diprediksi sentimen Positif (1) dan memang benar (True) sentimen Positif, True Negative (TN)  artinya 93 ulasan diprediksi sentimen  Negatif  (0),  dan  memang  benar  (True)  sentimen  Negatif,  False  Positive  (FP) sebanyak  85  artinya  terdapat  85  ulasan  diprediksi  sentimen  Positif  (1)  namun  sebenarnya
bersentimen Negatif (False), dan False Negatif (FN) sebanyak 4 artinya hanya terdapat 4 ulasan diprediksi sentimen Negatif (0) namun sebenarnya bersentimen Positif (False).
Gambar 3. Grafik confusion matrix sebagai evaluasi model klasifikasi k-nn
Evaluasi  memberikan  hasil  bahwa  dari  943  data  uji,  terdapat  855  (91%)  data  yang terklasifikasi  dengan  benar,  yaitu  762  (89%)  data  termasuk  sentimen  positif,  dan  93  (11%) berada pada sentimen negatif.  Presisi untuk kelas data dengan ulasan negatif yaitu 96% dan presisi  kelas  untuk  ulasan  positif  90%.  Nilai  Recall  untuk  kelas  data  dengan  ulasan  negatif sebesar 52%, sedangkan recall kelas untuk ulasan positif 99%. Sehingga diperoleh nilai akurasi sebesar 91%, artinya metode klasifikasi KNN dapat memodelkan data ulasan Pospay dengan ketepatan yang tinggi.
Diagram WordCloud memvisualisasi  kata-kata  kunci  sentimen  positif  atau  negatif dengan perbedaan ukuran kata menunjukkan banyaknya kemunculan kata tersebut. Gambar 4. menampilan  diagram WordCloud sentimen  positif  dengan  lima  kata  yang  frekuensi kemunculan  terbanyak  yaitu  kata  ‘mudah’,  ‘membantu’,  ‘transaksi’,  ‘bayar’,  dan  ‘bagus’. Gambar 5. menampilan diagram WordCloud sentimen negatif dengan lima kata yang frekuensi kemunculan terbanyak yaitu kata ‘saldo, ‘bayar’, ‘masuk’, ‘udah’, dan ‘login’.
Gambar 4. Grafik wordcloud menunjukkan kata dengan sentimen positif
Gambar 5. Grafik wordcloud menunjukkan kata dengan sentimen negatif

## Pembahasan
Melalui hasil penelitian pada bagian sebelumnya, data analisis sentimen yang didapatkan dari teknik scraping berjumlah 4.717 data ulasan Aplikasi Pospay dari tanggal 1 Januari sampai 30 September 2023 (Tabel 1). Setelah dilakukan preprocessing (Tabel 2) , data dibagi menjadi data latih dan data uji dengan perbandingan 80% : 20%, yaitu data latih sebanyak 3.774 dan data uji sebanyak 943. Data uji yang telah melalui tahap preprocessing kemudian dibersihkan dari missing value dan diterapkan pembobotan kata menggunakan TF-IDF. Data uji kemudian diimplementasikan  menjadi  model  klasifikasi  KNN  seperti  pada  Gambar  3  dengan menggunakan  bantuan  pemograman  aplikasi  python  untuk  mempredikasi  sentimen  suatu ulasan. Hasil klasifikasi KNN diperoleh hasil 855 (91%) data yang terklasifikasi dengan benar, terdiri dari 762 (89%) data termasuk sentimen positif, dan 93 (11%) sentimen negatif. Hasil tersebut diperoleh karena terdapat 762 data ulasan yang memiliki kedekatan jarak ( euclidean distance ) dengan kategori sentimen positif.
Penelitian sebelumnya oleh Putri & Ridwan (2023) diperoleh bahwa Algoritma Support Vector Machine (SVM) telah memberikan performa yang sangat baik dalam analisis sentimen ulasan aplikasi Pospay pada Desember 2022 dengan menghasilkan presisi sebesar 91%, recall sebesar  100%,  dan  akurasi  sebesar  95%.  Sedangkan  pada  penelitian  ini  ulasan  pengguna aplikasi  Pospay  menggunakan  algoritma K-Nearest  Neighbor (KNN)  diperoleh  hasil  presisi sebesar  96%,  recall  sebesar  99%,  dan  nilai  akurasi  sebesar  91%.  Hal  ini  menunjukkan algoritma  K-Nearest  Neighbor  dengan  pembobotan  TF-IDF  layak  digunakan  untuk  proses analisis sentimen pengguna terhadap aplikasi PosPay. Tingkat presisi menggunakan algoritma KNN bisa meningkat menjadi 96% walaupun nilai akurasi menurun menjadi 91%.
Output  data  scraping  diperoleh  bahwa  opini  pengguna  terhadap  Aplikasi  Pospay cenderung  lebih  dominan  bersentimen  positif  82,8%  dibandingkan  sentimen  negatif  17,2%. Secara umum pengguna merasa puas dan memberikan tanggapan yang baik terhadap Aplikasi Pospay. Pada penelitian ini kata-kata ulasan yang digunakan hanya berupa kata kerja, sifat, dan objek,  sehingga  memudahkan  interpretasi  hasil  sentimen  analisis.  Kata  yang  paling  banyak muncul berkaitan sentimen positif pengguna adalah ‘mudah’, ‘membantu’, ‘transaksi’, ‘bayar’, dan  ‘bagus’.  Sehingga  kepuasan  pengguna  berkaitan  dengan  kemudahan  aplikasi  ketika digunakan,  dapat  membantu  dalam  transaksi  dan  pembayaran,  serta  aplikasi  relatif  bagus. Ulasan positif dari mayoritas pengguna adalah tanggapan baik yang harus dipertahankan dalam pengembangan Aplikasi Pospay.
Pengembangan  Aplikasi  juga  memerlukan  tanggapan  kritik  pengguna  agar  aplikasi menjadi  semakin  baik  dan  terjadi  peningkatan  jumlah  pengguna.  Tanggapan  tersebut tergambarkan  pada  ulasan  sentimen  negatif  pengguna  Aplikasi  Pospay.  Kata  kunci bersentimen  negatif  yang  paling  banyak muncul  yaitu  ‘saldo,  ‘bayar’,  ‘masuk’,  dan  ‘login’. Sehingga fitur yang perlu diperbaiki untuk peningkatan kepuasan pengguna adalah proses pada prosedur pembayaran termasuk top up saldo, diantaranya mengenai terdapat ketidaksesuaian
saldo  yang  sudah  ditopup  dan  saldo  pada  Aplikasi  Pospay.  Serta  fitur login  pengguna  yang terkadang  mengalami  kendala  ketika  diperlukan.  Dengan  mengetahui  sentimen  negatif  dari ulasan  pengguna  aplikasi  dapat  memberikan  gambaran  keluhan  secara  umum  yang  dialami sebagian  besar  pengguna.  Sehingga  perbaikan  fitur  yang  dilakukan  bisa  tepat  guna  sesuai kebutuhan.

## SIMPULAN
Pengguna aplikasi Pospay di Google Play Store cenderung memberikan sentimen positif (82,8%).  Kata  kunci  berkaitan  sentimen  positif  pengguna  yaitu  kemudahan  aplikasi  ketika digunakan,  dapat  membantu  dalam  transaksi  dan  pembayaran,  serta  aplikasi  relatif  bagus. Berdasarkan informasi tersebut, kinerja aplikasi dan layanan Pospay sudah cukup baik namun perlu dievaluasi dan ditingkatkan kembali agar kualitas dan layanan aplikasi menjadi lebih baik lagi.  Model  klasifikasi  K-NN  menghasilkan  akurasi  sebesar  91%,  presisi  sebesar  90%  dan recall sebesar 99%. Penelitian ini menjadi alternatif bagi pihak pengembang untuk mengambil keputusan dibandingkan dengan metode ulasan sentimen SVM.

## REFERENSI
Andini,  V.  A.,  &  Himawan,  A.  F.  I.  (2023).  Pengaruh  Perceived  Ease  Of  Use,  Perceived Security,  Perceived  Risk  dan  Trust  Terhadap  Minat  Penggunaan  Aplikasi  Pospay. SEIKO : Journal of Management & Business , 6 (1), 48–61.
Dewi, R. S., & Zahroh, D. (2014). Analisis Sistem dan Prosedur Pembayaran Pdam Melalui Pospay Guna Mendukung Pengendalian Intern (Studi Pada Kantor Pos Pusat Kabupaten Nganjuk). Jurnal Administrasi Bisnis (JAB) , 15 (1), 1–8.
Isa, Y. (2015). Pengembangan Model Blended Learning Mata Kuliah Perencanaan Teknologi Pembelajaran  Teknologi  Informasi  dan  Komunikasi. Jurnal  Teknologi  Pendidikan , 17 (2), 73–83.
Krisbiantoro, D., Sarmini, & Kharisma, C. (2023). Mengetahui Tingkat Kegunaan Pengguna Pada Aplikasi Pospay Dengan Metode Heuristik (Studi Kasus: Kantor Pos Purbalingga). Cogito Smart Journal , 9 (1), 109–119. https://doi.org/10.31154/cogito.v9i1.460.109-119 Muhidin, D., & Wibowo, A. (2020). Perbandingan kinerja algoritma Support Vector Machine dan  K-Nearest  Neighbor  terhadap  analisis  sentimen  kebijakan  new  normal. STRING (Satuan Tulisan Riset dan Inovasi Teknologi) , 5 (2), 153-159. https://doi.org/10.30998/string.v5i2.6715
Nasution, M. R. A., & Hayaty, M. (2019). Perbandingan Akurasi dan Waktu Proses Algoritma K-NN dan SVM dalam Analisis Sentimen Twitter. JURNAL INFORMATIKA , 6 (2), 212– 218. https://doi.org/10.31311/ji.v6i2.5129
Nuramaliah, F., Nur, Y., & Ngandoh, A. M. (2023). Pengaruh Kualitas Sistem Aplikasi dan Kualitas  Layanan  Terhadap  Kepuasan  Konsumen  Pada  Pemanfaatan  Pospay  PT  Pos Indonesia Makassar. manuver : Jurnal Akuntasi Dan Manajemen , 1 (1), 166–174. Putrawangsa, S., & Hasanah, U. (2018). Integrasi teknologi digital dalam pembelajaran di era industri  4.0:  Kajian  dari  perspektif  pembelajaran  matematika. Jurnal  Tatsqif :  Jurnal Pemikiran Dan
Penelitian Pendidikan , 16 (1), 42–54. https://doi.org/10.20414/jtq.v16i1.203
Putri,  D.  S.,  &  Ridwan,  T.  (2023).  Analisis  Sentimen  Ulasan  Aplikasi  Pospay  dengan Algoritma  Support  Vector  Machine. Jurnal  Ilmiah  Informatika  (JIF) , 11 (1),  32–40. https://doi.org/10.33884/jif.v11i01.6611
Rahayu, S., MZ, Y., Bororing, J. E., & Hidayat, R. (2022). Implementasi Metode K-Nearest Neighbor  (K-NN)  untuk  Analisis  Sentimen  Kepuasan  Pengguna  Aplikasi  Teknologi Finansial  FLIP. Edumatic:  Jurnal  Pendidikan  Informatika , 6 (1),  98–106. https://doi.org/10.29408/edumatic.v6i1.5433
Ramadani,  N.  C., &  Waluyo,  R.  (2022). Analisis  Kepuasan  Pengguna  Aplikasi  Pospay  dari Aspek  Usability  Menggunakan  Metode  Heuristic  Evaluation. Jutisi :  Jurnal  Ilmiah Teknik
Informatika Dan Sistem Informasi , 11 (3), 679–686. https://doi.org/10.35889/jutisi.v11i2.870
Salsabilla,  T.  A.  (2022).  Kualitas  layanan  aplikasi  Pospay  dari  PT.  Pos  Indonesia  (Persero) untuk pelanggan Kota Bandung. Nautical : Jurnal Ilmiah Multidisiplin , 1 (7), 622–633. https://doi.org/10.55904/nautical.v1i7.428
Senthikumar,  M.  (2019).  Rule  Based  Morphological  Variation  Removable  Stemming Algorithm. International Journal of Recent Technology and Engineering (IJRTE) , 8 (4), 1809–1814. https://doi.org/10.35940/ijrte.C6200.118419
Septian, J. A., Fahrudin, T. M., & Nugroho, A. (2019). Analisis Sentimen Pengguna Twitter Terhadap Polemik Persepakbolaan Indonesia Menggunakan Pembobotan TF-IDF dan K- Nearest Neighbor. JOURNAL OF INTELLIGENT SYSTEMS AND COMPUTATION , 43– 49. https://doi.org/10.52985/insyst.v1i1.36
Shintia, N., & Mantala, R. (2019). Analisis Kelayakan Proyek Sistem Informasi Persediaan. Positif: Jurnal Sistem
Dan
Teknologi Informasi , 5 (2), 89–96. https://doi.org/10.31961/positif.v5i2.822
Sihombing, M. S. L., & Oktaviani, N. (2022). Penerapan Model UTAUT 2 Terhadap Kepuasan Dan Perilaku Pengguna Aplikasi Pospay Di Kota Palembang. Jurnal Mantik , 6 (3), 3283– 3289.
Sugianto,  C.  A.,  &  Apandi,  T.  H.  (2017).  Pengaruh  Tokenisasi  Kata  N-Grams  Spam  SMS
Menggunakan Support Vector Machine. CITISEE 2017 , 5–9.
https://doi.org/10.31227/osf.io/vjc7k
Takdirillah,  R.  (2020).  Penerapan  Data  Mining  Menggunakan  Algoritma  Apriori  Terhadap Data Transaksi Penjualan Bisnis Ritel. Edumatic: Jurnal Pendidikan Informatika , 4 (1), 37–46. https://doi.org/10.29408/edumatic.v4i1.2081
Vinodhini, G., & Chandrasekaran, RM. (2012). Sentiment Analysis and Opinion Mining: A Survey. International Journal of Advanced Research in  Computer Science and Software Engineering , 2 (6), 282–292.
Yuningsih,  L.  (2018).  Pembuatan  Aplikasi  Pengisian  Kuesioner  Customer  Pada  Kantor  Pos Denpasar. Proceeding  Seminar  Nasional  Sistem  Informasi  dan  Teknologi  Informasi,
1 (2), 313-318.